Reconocimiento del lenguaje natural
El reconocimiento del lenguaje natural por parte de los Agentes se realiza mediante el Slot NLU. La ranura NLU se entrena con un conjunto de datos de entrenamiento de las intenciones incluidas en él.
Más información sobre la creación de intenciones: pestaña Intentos.
Más información sobre el funcionamiento de la ranura NLU: Reconocimiento de intenciones | Ranura NLU + subranuras Intent y Fallback.
La muestra de entrenamiento del programa Intent
Las Frases de Entrenamiento son frases con el mismo o similar significado, con la ayuda de las cuales una persona puede expresar una intención específica (Intent), y sobre las que se entrena el modelo NLU para reconocer éstas y todas las demás variantes de expresar la misma intención (Intent). La calidad de la Frase de Entrenamiento depende directamente de la calidad del reconocimiento en el Agente.
El objetivo al que hay que aspirar cuando se hace una muestra es dar al Agente tantas opciones diferentes para la formulación de la intención como sea posible (preferiblemente dentro de 30 frases).
Una ranura NLU entrenada en una frase de entrenamiento específica reconocerá no sólo un mensaje del usuario robot que repita completamente la frase de entrenamiento de la muestra, sino también un mensaje cercano en significado.
Recomendaciones para rellenar la muestra de formación de Intenciones
Para que el reconocimiento tenga éxito, se recomienda
Elija entre 10 y 30 frases-ejemplo de formación para cada Intención.
Las Frases de Formación de la misma Intención deben ser sinónimas entre sí - denotar la misma intención.
El conjunto de datos de formación debe ser un conjunto de frases, oraciones con sentido, y no un conjunto de palabras clave o temas.
Las frases de formación deben ser diversas. Para ello, debe utilizar diferentes sinónimos de palabras y diferentes formulaciones de intenciones.
Las frases de formación deben sonar realistas. Para entender cómo formulan las preguntas los Usuarios del Bot, puedes, por ejemplo, ver el historial de conversaciones de los Usuarios del Bot con un consultor o un operador de soporte en un chat.
Recomendaciones para la lista de intenciones
Es muy importante no sólo rellenar correctamente el conjunto de datos de formación de intenciones, sino también elaborar correctamente una lista de las propias intenciones:
Significado similar Las intenciones deben combinarse. Si las muestras de diferentes Intents están muy próximas en significado, es muy probable que el NLU se "confunda" entre ellas.
Las intenciones que contienen intenciones diferentes en significado deben separarse. Una Intención que contenga muchas intenciones diferentes, aunque relacionadas con el mismo tema, es mejor dividirla en varias separadas. Así, el NLU del Agente podrá formarse una idea más precisa del significado de cada Intent y reconocerlos con mayor precisión en el futuro.
La clave para un reconocimiento de alta calidad en un Agente no es sólo una lista de Intenciones y un Conjunto de Datos de Entrenamiento competentemente compilados, sino también la realización de pruebas. Más información: Probar y mejorar el reconocimiento de Agentes: selección del umbral de Confianza
Importante: es necesario evitar una coincidencia aleatoria de la Frase de Entrenamiento en diferentes Intents - si la misma Frase de Entrenamiento está en diferentes Intents, entonces el Mensaje del usuario Bot que coincida con ella será asignado por NLU a uno de estos Intents aleatoriamente.
Last updated